משבר השחזור במדעי המוח הקוגניטיביים
מהול נאייק
עודכן ב
משבר השחזור במדעי המוח הקוגניטיביים
מהול נאייק
עודכן ב
משבר השחזור במדעי המוח הקוגניטיביים
מהול נאייק
עודכן ב
התמקדות במשבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים לשיפור המובהקות הסטטיסטית.
במחקר בתחומי מדעי המוח הקוגניטיביים וההתנהגות החברתית, מתודולוגיית מחקר ה-EEG שואפת להבין את המוח האנושי על ידי חקירת אופי פעילות המוח הקשורה לפעילויות שונות או לסביבות חיצוניות. גורם מבדל חשוב של מחקר ה-EEG, כעת כשזמינות קסדות EEG אלחוטיות וניידות, הוא היכולת לבחון פעילות מוחית ארוכת טווח והתנהגות חברתית במיקומים בעולם האמיתי, במקום להיות מוגבלים למעבדה.
מהו משבר השכפול?
משבר השכפול מתייחס למצב שבו חוקרים אינם מצליחים לשחזר או לשכפל את תוצאות הניסויים של חוקרים אחרים. כתוצאה מכך, לא ניתן להשליך את הממצאים שלהם מקבוצת המדגם על כלל האוכלוסייה.
לרוע המזל, גדלי מדגם קטנים עומדים בלב האתגרים הנוכחיים במאמצים מדעיים בתחום המוח. גדלי מדגם קטנים פוגעים במובהקות הסטטיסטית, מגבירים את הקושי להגיע למסקנות משמעותיות, ומחמירים את משבר השכפול הגואה.
היות ששכפול הוא שלב כה קריטי בתהליך המדעי, פתרון משבר השכפול הזה הוא הכרחי. אם לא, תוצאות אמפיריות שלא ניתן לשחזר פוגעות באמינות התיאוריות המדוברות, ולפיכך, בכל טיפול, תרופה או חוקים הנוצרים כתוצאה מהתהליך.
פוסט זה מספק סקירה כללית של משבר השכפול וכיצד הוא משפיע על יכולתם של מדעני מוח לממש את מלוא הפוטנציאל של נתונים שנאספו כדי להבין את העולם האמיתי. לאחר מכן נציג כיצד טכנולוגיה של המאה ה-21, כמו מחקר מבוסס המונים בתיווך בינה מלאכותית, מספקת מענה למשבר השכפול.
חשיבות השחזור במחקר מדעי המוח
מחקר אמפירי מודרני כולל הן השגת נתונים והן ניתוח שלהם. ככל שכך, שיקולים לגבי השחזור שלו מתחלקים לשתי שאלות:
שחזוריות (Reproducibility): האם הניסוי שלך כולל תיקוף של הניתוחים והסמכות נחוצות לצורך פרשנות הנתונים?
שכפול (Replication): האם לניסוי שלך יש את היכולת לחזור על עצמו כדי להשיג נתונים חדשים ועצמאיים?
לרוע המזל, התשובה לכל אחת מהשאלות הללו במחקר מדעי המוח היא 'לא'.
בשנת 2016, Nature סקר 1,576 חוקרים ומצא כי יותר מ-70% מהחוקרים ניסו ונכשלו לשחזר ניסוי של מדען אחר. ויותר מחצי נכשלו לשחזר את הניסויים של עצמם. למרות כישלונותיהם, רק 52% מהחוקרים הסכימו שישנו משבר, בעוד ש-31% חשבו שהתוצאות כנראה שגויות.
הקושי לשחזר תוצאות מחקר נובע בדרך כלל מהאופי הייחודי של תנאי הניסוי שלא ניתן לפצות עליהם או לזהות אותם באופן סטטיסטי. כל דבר, החל ממזג האוויר באותו יום, טכנאי המעבדה הספציפי שמבצע את הניסויים, ועד לכלי הניתוח או הכלים הסטטיסטיים שפותחו כדי להעריך את תוצאות הניסוי, יכול לכלול אלמנטים ייחודיים שמסבכים את השכפול.
יתרה מכך, בשל המשאבים המוגבלים והמומחיות הנדרשת למחקר מדעי המוח, הניסויים בו נוטים לסבול מתת-מדגם וכוללים מלכתחילה מדגמי אוכלוסיה מוגבלים מסוג WEIRD (מערביים, משכילים, מתועשים, עשירים ודמוקרטיים).
מדוע שכפול במחקר הוא חשוב?
מגבלות לוגיסטיות, כגון בעיות גיוס, הגבלה למעבדה וגדלי מדגם קטנים, גרמו לכך שחוקרים הסתמכו על פרקטיקות ודפוסי מחקר מיושנים. כתוצאה מכך, חוקרים הלומדים התנהגויות חברתיות בעולם האמיתי ומידע אישי אינם יכולים להריץ ניסויים באופן מגוון או יצירתי. מגבלות אלו השפיעו על יכולתם של חוקרי מדעי המוח לתרגם את ממצאיהם ליישומים בעולם האמיתי, כגון טיפולים, תרופות ואפילו חוקים. בעיות אלו, מגבלות קבוצת המדגם והיכולת המוגבלת לבצע בדיקות במצבים מהעולם האמיתי, עומדות בלב משבר השכפול.
חוסר היכולת לשכפל תוצאות ניסיוניות במעבדה מקשה על הסקת מסקנות בעלות עוצמה סטטיסטית גבוהה. כאשר יש ספק בהסקת המסקנות מתוצאות הניסוי, הדבר פוגע באמון במערכת כולה. ספק זה יכול להשפיע לרעה גם על גופי מימון המענקים המופקדים על תמיכה במחקרים אשר אמורים להביא להשפעות רחבות בעולם האמיתי.
שחזוריות משופרת מגיעה לעתים קרובות מהגדרה מדויקת של שיטות המחקר. שכפול התוצאות משתפר כאשר חוקרים משיגים סטנדרטיזציה קפדנית של איסוף הנתונים, בקרת האיכות והליכי הניתוח בניסויים עם קבוצות מדגם גדולות יותר.
בעשור האחרון, חידושים טכנולוגיים בתוכנות וחומרות של מיקור המונים (Crowdsourcing) העניקו לחוקרים את הכלים לספק את אלמנטי הסטנדרטיזציה הבסיסיים הללו המתמודדים עם משבר השכפול, בעיית העוצמה הסטטיסטית ומשבר השחזוריות.
פרקטיקות מחקר של מיקור המונים
להגיע לקהל גלובלי עבור יותר נבדקים באמצעות מחקר במיקור המונים
טכנולוגיית מיקור ההמונים התפתחה במהירות בשני העשורים האחרונים. זוהי גישה המאפשרת לחוקר לאסוף הרבה יותר נתונים מאנשים פרטיים דרך רשת המחוברת גלובלית. לדוגמה, חשבו על ההתקדמות שנעשתה במהירות זיהוי המחשב. במשך עשורים מחקר זה עמד למעשה במקום עד שחברות כמו גוגל, אמזון ואפל אספו את הקלט המצטבר של מאות אלפי משתמשי אינטרנט. עם מערך נתונים כה עצום, הן יכלו לזקק את תוכנת זיהוי הקול למה שנמצא בשימוש נפוץ בשירותי גוגל, אלכסה וסירי כיום.
עם זאת, כמו ברוב החידושים הטכנולוגיים, מיקור המונים הותאם למספר פרקטיקות של מחקר מסחרי ומדעי. Zooniverse, Folding@Home ו-Seek של iNaturalists הן שלוש מפלטפורמות מיקור ההמונים המוכרות ביותר.
Zooniverse היא פלטפורמת המחקר הגדולה ביותר המופעלת על ידי אנשים, עם שני מיליון חשבונות רשומים. בני אדם מותאמים באופן ייחודי לזהות דפוסים, בעוד שמחשבים מתקשים בכך. הציבור הרחב יכול לעזור לחוקרים לזהות ולסווג כל דבר, החל מצורות של גלקסיות ועד לסוגי בעלי חיים. קהילת Zooniverse תרמה לתגליות רבות וכל אחד יכול להעלות את הנתונים שלו לפרויקט הפתוח לקהילה.
פלטפורמות פופולריות נוספות למיקור המונים כוללות את Folding@Home ואת Seek של iNaturalist. פלטפורמת Folding@Home שואלת כוח מחשוב בזמן שמסך שומר המסך פעיל, ומחשבת את מבנה המולקולות ואפשרויות האינטראקציה של חלבונים המתורגמים מקוד ה-DNA. האפליקציה Seek של iNaturalists היא אפליקציה לטלפון נייד המזהה את הסוג והמין של כל צמח או בעל חיים באמצעות המצלמה.
במונחים של איסוף נתונים, ב-Seek מועלות בממוצע כמעט 200,000 תמונות מדי יום. לאחר ההעלאה, קהילה של למעלה משני מיליון מדענים וחובבי מדע מקיימת אינטראקציה עם הנתונים ומשמשת כמנתחי איכות נתונים, המציעים ומאשרים את דיוק הזיהוי.
מיקור המונים ומדעי המוח תמיד היו מיועדים להיות שותפים
מחקר במיקור המונים הוא דרך לשפר את המשמעות המעשית של ניסויים. הוא מפגיש אנשים שיש להם עניין לתרום למחקר ולסייע לחוקרים לייצר השפעה. באמצעות מיקור המונים, העוצמה הסטטיסטית של פרקטיקות מחקר אלו עולה. לחוקרים יש סיכוי גבוה יותר לזהות הבדל מובהק סטטיסטית כאשר הוא קיים, מכיוון שיש גודל מדגם גדול שמבטיח עוצמה סטטיסטית מספקת.
התפתחויות אחרונות בטכנולוגיית מיקור המונים ובקסדות וציוד EEG ניידים באיכות מחקר גבוהה מציעות תקווה לפתרון משבר השכפול. איסוף נתונים באיכות מחקר במיקור המונים מאלפי אנשים מגוונים ומפוזרים אכן מספק עוצמה סטטיסטית משמעותית יותר לפרקטיקות המחקר. כדי לענות על שאלות החדשנות והמחקר המורכבות ביותר, ההמונים הופכים לשותף המועדף.
בעוד שחלק מהדיונים נמשכים סביב משבר השכפול, חברת Emotiv הגדירה מחדש את הבעיה יותר כהזדמנות — אתגר ששווה לנסות לפתור — והם השיגו התקדמות משמעותית בעשיית דבר זה בדיוק. כדי למפות את משבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים, Emotiv פיתחה פלטפורמת מחקר מבוזרת וניתנת להרחבה של מדעי המוח הנקראת EmotivPRO.
להקדים את משבר השכפול עם EmotivLABS
אנחנו יכולים להאיץ את המחקר שלנו על ידי עבודה משותפת.
EmotivLABS היא פלטפורמת המחקר המבוזרת והניתנת להרחבה של Emotiv. משתתפים מרחבי העולם יכולים לקחת חלק במחקר מדעי המוח באמצעות קסדות ה-EEG של Emotiv שלהם ולקבל תשלום עבור תרומתם.
תכונה בלתי נפרדת מהפלטפורמה היא תהליכי הבטחת האיכות המתוחכמים שלה המבטיחים כי חוקרים יקבלו נתונים באיכות גבוהה ובדרגת מחקר מהמשתתפים. משתמשים חייבים להשלים תהליך הסמכה: להוכיח שהם יודעים כיצד הקסדה שלהם עובדת ושהם יכולים לקבל נתוני EEG באיכות גבוהה. לאחר קבלת ההסמכה, משתמשים יכולים להשתתף בניסויי מחקר של מדעי המוח בפלטפורמה, ובמקרים מסוימים, אף לקבל תגמול.
בנוסף לנתוני EEG גולמיים, לחוקרים יש גישה גם לנתוני עוצמת תדרים (Band Power) וערימה של אלגוריתמים לזיהוי השפעה רגשית וקוגניטיבית, הכוללים קשב, תסכול, עניין, הרפיה, מעורבות, התרגשות ועומס קוגניטיבי.
ניתן לבנות ניסויי מחקר באמצעות ה-Experiment Builder של Emotiv, ולאחר מכן לפרוס אותם ב-EmotivLABS. התחברו וגייסו מתוך פאנל גלובלי של משתתפים מוסמכים, ואספו נתוני EEG באיכות גבוהה, והכל בפלטפורמה אחת.
קסדות ה-EEG של Emotiv, בשילוב עם EmotivLABS, נותנות מענה לשלוש הבעיות העיקריות של משבר השכפול: לוגיסטיקת גיוס, מובהקות סטטיסטית וגישה לדמוגרפיה מגוונת ומכילה יותר.
בסופו של דבר, ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתוודולוגיות מדעי המוח גדל, קסדות ה-EEG בעלות העלות הנמוכה ובדרגת מחקר של Emotiv מוצאות שימוש במחקר מדעי המוח, בריאות ורווחה, רכב, נוירומרקטינג, מחקר צרכנים, חינוך וסביבות בידור.
בסופו של דבר, חידושים בנוירוטכנולוגיה בסדר גודל כזה אפשרו לנו לקבל Insight עמוק יותר על חיינו הרגשיים והאינטלקטואליים. ידע שפעם לא היה בהישג יד בשל עיצובי ניסוי ופרקטיקות מחקר מיושנים. יישום תובנות אלו יעניק לנו שליטה רבה יותר בהתאמה מודעת של חיינו האישיים והמקצועיים כדי למקסם את הביצועים ולהעשיר את היכולות המולדות שלנו ברמה האישית ובמערכות היחסים שלנו עם אחרים.
למדו עוד על כיצד לשפר את המחקר שלכם כאן.
למדו עוד על Emotiv
Emotiv, שנוסדה בשנת 2011, היא חברת ביואינפורמטיקה מבוססת סן פרנסיסקו עם שליחות לקדם את ההבנה שלנו לגבי המוח האנושי באמצעות חומרת אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) בהתאמה אישית, ניתוח והדמיה.
במרכז המדע הפתוח עומד שיתוף הפעולה. פלטפורמת המחקר והצוות של Emotiv שואפים לקדם יושרה מדעית וקפדנות ניסויית. פלטפורמת המחקר הניתנת להרחבה של Emotiv, EmotivLABS, מחברת בין מדעני מוח קוגניטיביים ברחבי העולם לבין אוכלוסייה גלובלית של משתתפי מחקר וחוקרים. מתוך הכרה בליניאריות המצטברת של מחקר מדעי המוח, אנו מסייעים לחוקרים על ידי אספקת מאגרי נתונים נרחבים, רב-ממדיים ועשירים, המאפשרים לכם להסיק מסקנות משמעותיות ממדגם רחב.
קסדות Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv משרתת קהילה רחבה של משתמשים, מאנשי מקצוע ועד לאנשים פרטיים שפשוט מבקשים ללמוד על המוח שלהם. Emotiv Insight היא קסדת EEG בעלת 5 ערוצים המיועדת לממשק מוח-מחשב (BCI). ה-Insight משלבת עיצוב אלגנטי וקל להגדרה עם טכנולוגיית חיישנים מהפכנית.
Emotiv Epoc X ו-Flex
Emotiv Epoc X היא קסדת EEG בעלת 14 ערוצים ו-Flex היא מערכת EEG בעלת 32 ערוצים. קסדות ה-EPOC, המיועדות למחקר מדעי המוח בכל סביבה, הן אלחוטיות עם טכנולוגיית חיישנים משופרת. שתי הקסדות אושרו על ידי קבוצות מחקר עצמאיות והוכחו כמספקות נתונים באיכות גבוהה ובדרגת מחקר.
השוואה מלאה של היכולות הטכניות של קסדות ה-EEG של Emotiv זמינה באתר האינטרנט של Emotiv.
טכנולוגיית Emotiv
Emotiv עיצבה סט כלים שיתמכו בכל שלב של מחקר מדעי המוח לאורך הדרך.
תוכנת EmotivPRO מאפשרת למשתמשים לעבד, לנתח ולהציג באופן ויזואלי את תוצאות הניסויים. חוקרים יכולים גם לעצב ניסויים ברמה מקצועית שבהם כל משתמש עם קסדת Emotiv יכול להשתתף במידה והוא עומד בתנאי הניסוי.
ערכת פיתוח תוכנה (SDK) עבור Emotiv זמינה גם כן, כך שניתן לבצע אפליקציות מותאמות אישית, אינטראקציות או עיצובי ניסוי תוך כדי תנועה באמצעות הקסדה והסמארטפון בלבד.
ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים المאמצים כלי ומתוודולוגיות של מדעי המוח גדל, קסדות ה-EEG בעלות העלות הנמוכה והקלות לשימוש של Emotiv משמשות ב:
מחקר מדעי המוח
בריאות ורווחה (Wellness)
תעשיות רכב
נוירומרקטינג
מחקר צרכנים
חינוך
סביבות בידור
התמקדות במשבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים לשיפור המובהקות הסטטיסטית.
במחקר בתחומי מדעי המוח הקוגניטיביים וההתנהגות החברתית, מתודולוגיית מחקר ה-EEG שואפת להבין את המוח האנושי על ידי חקירת אופי פעילות המוח הקשורה לפעילויות שונות או לסביבות חיצוניות. גורם מבדל חשוב של מחקר ה-EEG, כעת כשזמינות קסדות EEG אלחוטיות וניידות, הוא היכולת לבחון פעילות מוחית ארוכת טווח והתנהגות חברתית במיקומים בעולם האמיתי, במקום להיות מוגבלים למעבדה.
מהו משבר השכפול?
משבר השכפול מתייחס למצב שבו חוקרים אינם מצליחים לשחזר או לשכפל את תוצאות הניסויים של חוקרים אחרים. כתוצאה מכך, לא ניתן להשליך את הממצאים שלהם מקבוצת המדגם על כלל האוכלוסייה.
לרוע המזל, גדלי מדגם קטנים עומדים בלב האתגרים הנוכחיים במאמצים מדעיים בתחום המוח. גדלי מדגם קטנים פוגעים במובהקות הסטטיסטית, מגבירים את הקושי להגיע למסקנות משמעותיות, ומחמירים את משבר השכפול הגואה.
היות ששכפול הוא שלב כה קריטי בתהליך המדעי, פתרון משבר השכפול הזה הוא הכרחי. אם לא, תוצאות אמפיריות שלא ניתן לשחזר פוגעות באמינות התיאוריות המדוברות, ולפיכך, בכל טיפול, תרופה או חוקים הנוצרים כתוצאה מהתהליך.
פוסט זה מספק סקירה כללית של משבר השכפול וכיצד הוא משפיע על יכולתם של מדעני מוח לממש את מלוא הפוטנציאל של נתונים שנאספו כדי להבין את העולם האמיתי. לאחר מכן נציג כיצד טכנולוגיה של המאה ה-21, כמו מחקר מבוסס המונים בתיווך בינה מלאכותית, מספקת מענה למשבר השכפול.
חשיבות השחזור במחקר מדעי המוח
מחקר אמפירי מודרני כולל הן השגת נתונים והן ניתוח שלהם. ככל שכך, שיקולים לגבי השחזור שלו מתחלקים לשתי שאלות:
שחזוריות (Reproducibility): האם הניסוי שלך כולל תיקוף של הניתוחים והסמכות נחוצות לצורך פרשנות הנתונים?
שכפול (Replication): האם לניסוי שלך יש את היכולת לחזור על עצמו כדי להשיג נתונים חדשים ועצמאיים?
לרוע המזל, התשובה לכל אחת מהשאלות הללו במחקר מדעי המוח היא 'לא'.
בשנת 2016, Nature סקר 1,576 חוקרים ומצא כי יותר מ-70% מהחוקרים ניסו ונכשלו לשחזר ניסוי של מדען אחר. ויותר מחצי נכשלו לשחזר את הניסויים של עצמם. למרות כישלונותיהם, רק 52% מהחוקרים הסכימו שישנו משבר, בעוד ש-31% חשבו שהתוצאות כנראה שגויות.
הקושי לשחזר תוצאות מחקר נובע בדרך כלל מהאופי הייחודי של תנאי הניסוי שלא ניתן לפצות עליהם או לזהות אותם באופן סטטיסטי. כל דבר, החל ממזג האוויר באותו יום, טכנאי המעבדה הספציפי שמבצע את הניסויים, ועד לכלי הניתוח או הכלים הסטטיסטיים שפותחו כדי להעריך את תוצאות הניסוי, יכול לכלול אלמנטים ייחודיים שמסבכים את השכפול.
יתרה מכך, בשל המשאבים המוגבלים והמומחיות הנדרשת למחקר מדעי המוח, הניסויים בו נוטים לסבול מתת-מדגם וכוללים מלכתחילה מדגמי אוכלוסיה מוגבלים מסוג WEIRD (מערביים, משכילים, מתועשים, עשירים ודמוקרטיים).
מדוע שכפול במחקר הוא חשוב?
מגבלות לוגיסטיות, כגון בעיות גיוס, הגבלה למעבדה וגדלי מדגם קטנים, גרמו לכך שחוקרים הסתמכו על פרקטיקות ודפוסי מחקר מיושנים. כתוצאה מכך, חוקרים הלומדים התנהגויות חברתיות בעולם האמיתי ומידע אישי אינם יכולים להריץ ניסויים באופן מגוון או יצירתי. מגבלות אלו השפיעו על יכולתם של חוקרי מדעי המוח לתרגם את ממצאיהם ליישומים בעולם האמיתי, כגון טיפולים, תרופות ואפילו חוקים. בעיות אלו, מגבלות קבוצת המדגם והיכולת המוגבלת לבצע בדיקות במצבים מהעולם האמיתי, עומדות בלב משבר השכפול.
חוסר היכולת לשכפל תוצאות ניסיוניות במעבדה מקשה על הסקת מסקנות בעלות עוצמה סטטיסטית גבוהה. כאשר יש ספק בהסקת המסקנות מתוצאות הניסוי, הדבר פוגע באמון במערכת כולה. ספק זה יכול להשפיע לרעה גם על גופי מימון המענקים המופקדים על תמיכה במחקרים אשר אמורים להביא להשפעות רחבות בעולם האמיתי.
שחזוריות משופרת מגיעה לעתים קרובות מהגדרה מדויקת של שיטות המחקר. שכפול התוצאות משתפר כאשר חוקרים משיגים סטנדרטיזציה קפדנית של איסוף הנתונים, בקרת האיכות והליכי הניתוח בניסויים עם קבוצות מדגם גדולות יותר.
בעשור האחרון, חידושים טכנולוגיים בתוכנות וחומרות של מיקור המונים (Crowdsourcing) העניקו לחוקרים את הכלים לספק את אלמנטי הסטנדרטיזציה הבסיסיים הללו המתמודדים עם משבר השכפול, בעיית העוצמה הסטטיסטית ומשבר השחזוריות.
פרקטיקות מחקר של מיקור המונים
להגיע לקהל גלובלי עבור יותר נבדקים באמצעות מחקר במיקור המונים
טכנולוגיית מיקור ההמונים התפתחה במהירות בשני העשורים האחרונים. זוהי גישה המאפשרת לחוקר לאסוף הרבה יותר נתונים מאנשים פרטיים דרך רשת המחוברת גלובלית. לדוגמה, חשבו על ההתקדמות שנעשתה במהירות זיהוי המחשב. במשך עשורים מחקר זה עמד למעשה במקום עד שחברות כמו גוגל, אמזון ואפל אספו את הקלט המצטבר של מאות אלפי משתמשי אינטרנט. עם מערך נתונים כה עצום, הן יכלו לזקק את תוכנת זיהוי הקול למה שנמצא בשימוש נפוץ בשירותי גוגל, אלכסה וסירי כיום.
עם זאת, כמו ברוב החידושים הטכנולוגיים, מיקור המונים הותאם למספר פרקטיקות של מחקר מסחרי ומדעי. Zooniverse, Folding@Home ו-Seek של iNaturalists הן שלוש מפלטפורמות מיקור ההמונים המוכרות ביותר.
Zooniverse היא פלטפורמת המחקר הגדולה ביותר המופעלת על ידי אנשים, עם שני מיליון חשבונות רשומים. בני אדם מותאמים באופן ייחודי לזהות דפוסים, בעוד שמחשבים מתקשים בכך. הציבור הרחב יכול לעזור לחוקרים לזהות ולסווג כל דבר, החל מצורות של גלקסיות ועד לסוגי בעלי חיים. קהילת Zooniverse תרמה לתגליות רבות וכל אחד יכול להעלות את הנתונים שלו לפרויקט הפתוח לקהילה.
פלטפורמות פופולריות נוספות למיקור המונים כוללות את Folding@Home ואת Seek של iNaturalist. פלטפורמת Folding@Home שואלת כוח מחשוב בזמן שמסך שומר המסך פעיל, ומחשבת את מבנה המולקולות ואפשרויות האינטראקציה של חלבונים המתורגמים מקוד ה-DNA. האפליקציה Seek של iNaturalists היא אפליקציה לטלפון נייד המזהה את הסוג והמין של כל צמח או בעל חיים באמצעות המצלמה.
במונחים של איסוף נתונים, ב-Seek מועלות בממוצע כמעט 200,000 תמונות מדי יום. לאחר ההעלאה, קהילה של למעלה משני מיליון מדענים וחובבי מדע מקיימת אינטראקציה עם הנתונים ומשמשת כמנתחי איכות נתונים, המציעים ומאשרים את דיוק הזיהוי.
מיקור המונים ומדעי המוח תמיד היו מיועדים להיות שותפים
מחקר במיקור המונים הוא דרך לשפר את המשמעות המעשית של ניסויים. הוא מפגיש אנשים שיש להם עניין לתרום למחקר ולסייע לחוקרים לייצר השפעה. באמצעות מיקור המונים, העוצמה הסטטיסטית של פרקטיקות מחקר אלו עולה. לחוקרים יש סיכוי גבוה יותר לזהות הבדל מובהק סטטיסטית כאשר הוא קיים, מכיוון שיש גודל מדגם גדול שמבטיח עוצמה סטטיסטית מספקת.
התפתחויות אחרונות בטכנולוגיית מיקור המונים ובקסדות וציוד EEG ניידים באיכות מחקר גבוהה מציעות תקווה לפתרון משבר השכפול. איסוף נתונים באיכות מחקר במיקור המונים מאלפי אנשים מגוונים ומפוזרים אכן מספק עוצמה סטטיסטית משמעותית יותר לפרקטיקות המחקר. כדי לענות על שאלות החדשנות והמחקר המורכבות ביותר, ההמונים הופכים לשותף המועדף.
בעוד שחלק מהדיונים נמשכים סביב משבר השכפול, חברת Emotiv הגדירה מחדש את הבעיה יותר כהזדמנות — אתגר ששווה לנסות לפתור — והם השיגו התקדמות משמעותית בעשיית דבר זה בדיוק. כדי למפות את משבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים, Emotiv פיתחה פלטפורמת מחקר מבוזרת וניתנת להרחבה של מדעי המוח הנקראת EmotivPRO.
להקדים את משבר השכפול עם EmotivLABS
אנחנו יכולים להאיץ את המחקר שלנו על ידי עבודה משותפת.
EmotivLABS היא פלטפורמת המחקר המבוזרת והניתנת להרחבה של Emotiv. משתתפים מרחבי העולם יכולים לקחת חלק במחקר מדעי המוח באמצעות קסדות ה-EEG של Emotiv שלהם ולקבל תשלום עבור תרומתם.
תכונה בלתי נפרדת מהפלטפורמה היא תהליכי הבטחת האיכות המתוחכמים שלה המבטיחים כי חוקרים יקבלו נתונים באיכות גבוהה ובדרגת מחקר מהמשתתפים. משתמשים חייבים להשלים תהליך הסמכה: להוכיח שהם יודעים כיצד הקסדה שלהם עובדת ושהם יכולים לקבל נתוני EEG באיכות גבוהה. לאחר קבלת ההסמכה, משתמשים יכולים להשתתף בניסויי מחקר של מדעי המוח בפלטפורמה, ובמקרים מסוימים, אף לקבל תגמול.
בנוסף לנתוני EEG גולמיים, לחוקרים יש גישה גם לנתוני עוצמת תדרים (Band Power) וערימה של אלגוריתמים לזיהוי השפעה רגשית וקוגניטיבית, הכוללים קשב, תסכול, עניין, הרפיה, מעורבות, התרגשות ועומס קוגניטיבי.
ניתן לבנות ניסויי מחקר באמצעות ה-Experiment Builder של Emotiv, ולאחר מכן לפרוס אותם ב-EmotivLABS. התחברו וגייסו מתוך פאנל גלובלי של משתתפים מוסמכים, ואספו נתוני EEG באיכות גבוהה, והכל בפלטפורמה אחת.
קסדות ה-EEG של Emotiv, בשילוב עם EmotivLABS, נותנות מענה לשלוש הבעיות העיקריות של משבר השכפול: לוגיסטיקת גיוס, מובהקות סטטיסטית וגישה לדמוגרפיה מגוונת ומכילה יותר.
בסופו של דבר, ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתוודולוגיות מדעי המוח גדל, קסדות ה-EEG בעלות העלות הנמוכה ובדרגת מחקר של Emotiv מוצאות שימוש במחקר מדעי המוח, בריאות ורווחה, רכב, נוירומרקטינג, מחקר צרכנים, חינוך וסביבות בידור.
בסופו של דבר, חידושים בנוירוטכנולוגיה בסדר גודל כזה אפשרו לנו לקבל Insight עמוק יותר על חיינו הרגשיים והאינטלקטואליים. ידע שפעם לא היה בהישג יד בשל עיצובי ניסוי ופרקטיקות מחקר מיושנים. יישום תובנות אלו יעניק לנו שליטה רבה יותר בהתאמה מודעת של חיינו האישיים והמקצועיים כדי למקסם את הביצועים ולהעשיר את היכולות המולדות שלנו ברמה האישית ובמערכות היחסים שלנו עם אחרים.
למדו עוד על כיצד לשפר את המחקר שלכם כאן.
למדו עוד על Emotiv
Emotiv, שנוסדה בשנת 2011, היא חברת ביואינפורמטיקה מבוססת סן פרנסיסקו עם שליחות לקדם את ההבנה שלנו לגבי המוח האנושי באמצעות חומרת אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) בהתאמה אישית, ניתוח והדמיה.
במרכז המדע הפתוח עומד שיתוף הפעולה. פלטפורמת המחקר והצוות של Emotiv שואפים לקדם יושרה מדעית וקפדנות ניסויית. פלטפורמת המחקר הניתנת להרחבה של Emotiv, EmotivLABS, מחברת בין מדעני מוח קוגניטיביים ברחבי העולם לבין אוכלוסייה גלובלית של משתתפי מחקר וחוקרים. מתוך הכרה בליניאריות המצטברת של מחקר מדעי המוח, אנו מסייעים לחוקרים על ידי אספקת מאגרי נתונים נרחבים, רב-ממדיים ועשירים, המאפשרים לכם להסיק מסקנות משמעותיות ממדגם רחב.
קסדות Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv משרתת קהילה רחבה של משתמשים, מאנשי מקצוע ועד לאנשים פרטיים שפשוט מבקשים ללמוד על המוח שלהם. Emotiv Insight היא קסדת EEG בעלת 5 ערוצים המיועדת לממשק מוח-מחשב (BCI). ה-Insight משלבת עיצוב אלגנטי וקל להגדרה עם טכנולוגיית חיישנים מהפכנית.
Emotiv Epoc X ו-Flex
Emotiv Epoc X היא קסדת EEG בעלת 14 ערוצים ו-Flex היא מערכת EEG בעלת 32 ערוצים. קסדות ה-EPOC, המיועדות למחקר מדעי המוח בכל סביבה, הן אלחוטיות עם טכנולוגיית חיישנים משופרת. שתי הקסדות אושרו על ידי קבוצות מחקר עצמאיות והוכחו כמספקות נתונים באיכות גבוהה ובדרגת מחקר.
השוואה מלאה של היכולות הטכניות של קסדות ה-EEG של Emotiv זמינה באתר האינטרנט של Emotiv.
טכנולוגיית Emotiv
Emotiv עיצבה סט כלים שיתמכו בכל שלב של מחקר מדעי המוח לאורך הדרך.
תוכנת EmotivPRO מאפשרת למשתמשים לעבד, לנתח ולהציג באופן ויזואלי את תוצאות הניסויים. חוקרים יכולים גם לעצב ניסויים ברמה מקצועית שבהם כל משתמש עם קסדת Emotiv יכול להשתתף במידה והוא עומד בתנאי הניסוי.
ערכת פיתוח תוכנה (SDK) עבור Emotiv זמינה גם כן, כך שניתן לבצע אפליקציות מותאמות אישית, אינטראקציות או עיצובי ניסוי תוך כדי תנועה באמצעות הקסדה והסמארטפון בלבד.
ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים المאמצים כלי ומתוודולוגיות של מדעי המוח גדל, קסדות ה-EEG בעלות העלות הנמוכה והקלות לשימוש של Emotiv משמשות ב:
מחקר מדעי המוח
בריאות ורווחה (Wellness)
תעשיות רכב
נוירומרקטינג
מחקר צרכנים
חינוך
סביבות בידור
התמקדות במשבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים לשיפור המובהקות הסטטיסטית.
במחקר בתחומי מדעי המוח הקוגניטיביים וההתנהגות החברתית, מתודולוגיית מחקר ה-EEG שואפת להבין את המוח האנושי על ידי חקירת אופי פעילות המוח הקשורה לפעילויות שונות או לסביבות חיצוניות. גורם מבדל חשוב של מחקר ה-EEG, כעת כשזמינות קסדות EEG אלחוטיות וניידות, הוא היכולת לבחון פעילות מוחית ארוכת טווח והתנהגות חברתית במיקומים בעולם האמיתי, במקום להיות מוגבלים למעבדה.
מהו משבר השכפול?
משבר השכפול מתייחס למצב שבו חוקרים אינם מצליחים לשחזר או לשכפל את תוצאות הניסויים של חוקרים אחרים. כתוצאה מכך, לא ניתן להשליך את הממצאים שלהם מקבוצת המדגם על כלל האוכלוסייה.
לרוע המזל, גדלי מדגם קטנים עומדים בלב האתגרים הנוכחיים במאמצים מדעיים בתחום המוח. גדלי מדגם קטנים פוגעים במובהקות הסטטיסטית, מגבירים את הקושי להגיע למסקנות משמעותיות, ומחמירים את משבר השכפול הגואה.
היות ששכפול הוא שלב כה קריטי בתהליך המדעי, פתרון משבר השכפול הזה הוא הכרחי. אם לא, תוצאות אמפיריות שלא ניתן לשחזר פוגעות באמינות התיאוריות המדוברות, ולפיכך, בכל טיפול, תרופה או חוקים הנוצרים כתוצאה מהתהליך.
פוסט זה מספק סקירה כללית של משבר השכפול וכיצד הוא משפיע על יכולתם של מדעני מוח לממש את מלוא הפוטנציאל של נתונים שנאספו כדי להבין את העולם האמיתי. לאחר מכן נציג כיצד טכנולוגיה של המאה ה-21, כמו מחקר מבוסס המונים בתיווך בינה מלאכותית, מספקת מענה למשבר השכפול.
חשיבות השחזור במחקר מדעי המוח
מחקר אמפירי מודרני כולל הן השגת נתונים והן ניתוח שלהם. ככל שכך, שיקולים לגבי השחזור שלו מתחלקים לשתי שאלות:
שחזוריות (Reproducibility): האם הניסוי שלך כולל תיקוף של הניתוחים והסמכות נחוצות לצורך פרשנות הנתונים?
שכפול (Replication): האם לניסוי שלך יש את היכולת לחזור על עצמו כדי להשיג נתונים חדשים ועצמאיים?
לרוע המזל, התשובה לכל אחת מהשאלות הללו במחקר מדעי המוח היא 'לא'.
בשנת 2016, Nature סקר 1,576 חוקרים ומצא כי יותר מ-70% מהחוקרים ניסו ונכשלו לשחזר ניסוי של מדען אחר. ויותר מחצי נכשלו לשחזר את הניסויים של עצמם. למרות כישלונותיהם, רק 52% מהחוקרים הסכימו שישנו משבר, בעוד ש-31% חשבו שהתוצאות כנראה שגויות.
הקושי לשחזר תוצאות מחקר נובע בדרך כלל מהאופי הייחודי של תנאי הניסוי שלא ניתן לפצות עליהם או לזהות אותם באופן סטטיסטי. כל דבר, החל ממזג האוויר באותו יום, טכנאי המעבדה הספציפי שמבצע את הניסויים, ועד לכלי הניתוח או הכלים הסטטיסטיים שפותחו כדי להעריך את תוצאות הניסוי, יכול לכלול אלמנטים ייחודיים שמסבכים את השכפול.
יתרה מכך, בשל המשאבים המוגבלים והמומחיות הנדרשת למחקר מדעי המוח, הניסויים בו נוטים לסבול מתת-מדגם וכוללים מלכתחילה מדגמי אוכלוסיה מוגבלים מסוג WEIRD (מערביים, משכילים, מתועשים, עשירים ודמוקרטיים).
מדוע שכפול במחקר הוא חשוב?
מגבלות לוגיסטיות, כגון בעיות גיוס, הגבלה למעבדה וגדלי מדגם קטנים, גרמו לכך שחוקרים הסתמכו על פרקטיקות ודפוסי מחקר מיושנים. כתוצאה מכך, חוקרים הלומדים התנהגויות חברתיות בעולם האמיתי ומידע אישי אינם יכולים להריץ ניסויים באופן מגוון או יצירתי. מגבלות אלו השפיעו על יכולתם של חוקרי מדעי המוח לתרגם את ממצאיהם ליישומים בעולם האמיתי, כגון טיפולים, תרופות ואפילו חוקים. בעיות אלו, מגבלות קבוצת המדגם והיכולת המוגבלת לבצע בדיקות במצבים מהעולם האמיתי, עומדות בלב משבר השכפול.
חוסר היכולת לשכפל תוצאות ניסיוניות במעבדה מקשה על הסקת מסקנות בעלות עוצמה סטטיסטית גבוהה. כאשר יש ספק בהסקת המסקנות מתוצאות הניסוי, הדבר פוגע באמון במערכת כולה. ספק זה יכול להשפיע לרעה גם על גופי מימון המענקים המופקדים על תמיכה במחקרים אשר אמורים להביא להשפעות רחבות בעולם האמיתי.
שחזוריות משופרת מגיעה לעתים קרובות מהגדרה מדויקת של שיטות המחקר. שכפול התוצאות משתפר כאשר חוקרים משיגים סטנדרטיזציה קפדנית של איסוף הנתונים, בקרת האיכות והליכי הניתוח בניסויים עם קבוצות מדגם גדולות יותר.
בעשור האחרון, חידושים טכנולוגיים בתוכנות וחומרות של מיקור המונים (Crowdsourcing) העניקו לחוקרים את הכלים לספק את אלמנטי הסטנדרטיזציה הבסיסיים הללו המתמודדים עם משבר השכפול, בעיית העוצמה הסטטיסטית ומשבר השחזוריות.
פרקטיקות מחקר של מיקור המונים
להגיע לקהל גלובלי עבור יותר נבדקים באמצעות מחקר במיקור המונים
טכנולוגיית מיקור ההמונים התפתחה במהירות בשני העשורים האחרונים. זוהי גישה המאפשרת לחוקר לאסוף הרבה יותר נתונים מאנשים פרטיים דרך רשת המחוברת גלובלית. לדוגמה, חשבו על ההתקדמות שנעשתה במהירות זיהוי המחשב. במשך עשורים מחקר זה עמד למעשה במקום עד שחברות כמו גוגל, אמזון ואפל אספו את הקלט המצטבר של מאות אלפי משתמשי אינטרנט. עם מערך נתונים כה עצום, הן יכלו לזקק את תוכנת זיהוי הקול למה שנמצא בשימוש נפוץ בשירותי גוגל, אלכסה וסירי כיום.
עם זאת, כמו ברוב החידושים הטכנולוגיים, מיקור המונים הותאם למספר פרקטיקות של מחקר מסחרי ומדעי. Zooniverse, Folding@Home ו-Seek של iNaturalists הן שלוש מפלטפורמות מיקור ההמונים המוכרות ביותר.
Zooniverse היא פלטפורמת המחקר הגדולה ביותר המופעלת על ידי אנשים, עם שני מיליון חשבונות רשומים. בני אדם מותאמים באופן ייחודי לזהות דפוסים, בעוד שמחשבים מתקשים בכך. הציבור הרחב יכול לעזור לחוקרים לזהות ולסווג כל דבר, החל מצורות של גלקסיות ועד לסוגי בעלי חיים. קהילת Zooniverse תרמה לתגליות רבות וכל אחד יכול להעלות את הנתונים שלו לפרויקט הפתוח לקהילה.
פלטפורמות פופולריות נוספות למיקור המונים כוללות את Folding@Home ואת Seek של iNaturalist. פלטפורמת Folding@Home שואלת כוח מחשוב בזמן שמסך שומר המסך פעיל, ומחשבת את מבנה המולקולות ואפשרויות האינטראקציה של חלבונים המתורגמים מקוד ה-DNA. האפליקציה Seek של iNaturalists היא אפליקציה לטלפון נייד המזהה את הסוג והמין של כל צמח או בעל חיים באמצעות המצלמה.
במונחים של איסוף נתונים, ב-Seek מועלות בממוצע כמעט 200,000 תמונות מדי יום. לאחר ההעלאה, קהילה של למעלה משני מיליון מדענים וחובבי מדע מקיימת אינטראקציה עם הנתונים ומשמשת כמנתחי איכות נתונים, המציעים ומאשרים את דיוק הזיהוי.
מיקור המונים ומדעי המוח תמיד היו מיועדים להיות שותפים
מחקר במיקור המונים הוא דרך לשפר את המשמעות המעשית של ניסויים. הוא מפגיש אנשים שיש להם עניין לתרום למחקר ולסייע לחוקרים לייצר השפעה. באמצעות מיקור המונים, העוצמה הסטטיסטית של פרקטיקות מחקר אלו עולה. לחוקרים יש סיכוי גבוה יותר לזהות הבדל מובהק סטטיסטית כאשר הוא קיים, מכיוון שיש גודל מדגם גדול שמבטיח עוצמה סטטיסטית מספקת.
התפתחויות אחרונות בטכנולוגיית מיקור המונים ובקסדות וציוד EEG ניידים באיכות מחקר גבוהה מציעות תקווה לפתרון משבר השכפול. איסוף נתונים באיכות מחקר במיקור המונים מאלפי אנשים מגוונים ומפוזרים אכן מספק עוצמה סטטיסטית משמעותית יותר לפרקטיקות המחקר. כדי לענות על שאלות החדשנות והמחקר המורכבות ביותר, ההמונים הופכים לשותף המועדף.
בעוד שחלק מהדיונים נמשכים סביב משבר השכפול, חברת Emotiv הגדירה מחדש את הבעיה יותר כהזדמנות — אתגר ששווה לנסות לפתור — והם השיגו התקדמות משמעותית בעשיית דבר זה בדיוק. כדי למפות את משבר השכפול במדעי המוח הקוגניטיביים, Emotiv פיתחה פלטפורמת מחקר מבוזרת וניתנת להרחבה של מדעי המוח הנקראת EmotivPRO.
להקדים את משבר השכפול עם EmotivLABS
אנחנו יכולים להאיץ את המחקר שלנו על ידי עבודה משותפת.
EmotivLABS היא פלטפורמת המחקר המבוזרת והניתנת להרחבה של Emotiv. משתתפים מרחבי העולם יכולים לקחת חלק במחקר מדעי המוח באמצעות קסדות ה-EEG של Emotiv שלהם ולקבל תשלום עבור תרומתם.
תכונה בלתי נפרדת מהפלטפורמה היא תהליכי הבטחת האיכות המתוחכמים שלה המבטיחים כי חוקרים יקבלו נתונים באיכות גבוהה ובדרגת מחקר מהמשתתפים. משתמשים חייבים להשלים תהליך הסמכה: להוכיח שהם יודעים כיצד הקסדה שלהם עובדת ושהם יכולים לקבל נתוני EEG באיכות גבוהה. לאחר קבלת ההסמכה, משתמשים יכולים להשתתף בניסויי מחקר של מדעי המוח בפלטפורמה, ובמקרים מסוימים, אף לקבל תגמול.
בנוסף לנתוני EEG גולמיים, לחוקרים יש גישה גם לנתוני עוצמת תדרים (Band Power) וערימה של אלגוריתמים לזיהוי השפעה רגשית וקוגניטיבית, הכוללים קשב, תסכול, עניין, הרפיה, מעורבות, התרגשות ועומס קוגניטיבי.
ניתן לבנות ניסויי מחקר באמצעות ה-Experiment Builder של Emotiv, ולאחר מכן לפרוס אותם ב-EmotivLABS. התחברו וגייסו מתוך פאנל גלובלי של משתתפים מוסמכים, ואספו נתוני EEG באיכות גבוהה, והכל בפלטפורמה אחת.
קסדות ה-EEG של Emotiv, בשילוב עם EmotivLABS, נותנות מענה לשלוש הבעיות העיקריות של משבר השכפול: לוגיסטיקת גיוס, מובהקות סטטיסטית וגישה לדמוגרפיה מגוונת ומכילה יותר.
בסופו של דבר, ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים המאמצים כלי ומתוודולוגיות מדעי המוח גדל, קסדות ה-EEG בעלות העלות הנמוכה ובדרגת מחקר של Emotiv מוצאות שימוש במחקר מדעי המוח, בריאות ורווחה, רכב, נוירומרקטינג, מחקר צרכנים, חינוך וסביבות בידור.
בסופו של דבר, חידושים בנוירוטכנולוגיה בסדר גודל כזה אפשרו לנו לקבל Insight עמוק יותר על חיינו הרגשיים והאינטלקטואליים. ידע שפעם לא היה בהישג יד בשל עיצובי ניסוי ופרקטיקות מחקר מיושנים. יישום תובנות אלו יעניק לנו שליטה רבה יותר בהתאמה מודעת של חיינו האישיים והמקצועיים כדי למקסם את הביצועים ולהעשיר את היכולות המולדות שלנו ברמה האישית ובמערכות היחסים שלנו עם אחרים.
למדו עוד על כיצד לשפר את המחקר שלכם כאן.
למדו עוד על Emotiv
Emotiv, שנוסדה בשנת 2011, היא חברת ביואינפורמטיקה מבוססת סן פרנסיסקו עם שליחות לקדם את ההבנה שלנו לגבי המוח האנושי באמצעות חומרת אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) בהתאמה אישית, ניתוח והדמיה.
במרכז המדע הפתוח עומד שיתוף הפעולה. פלטפורמת המחקר והצוות של Emotiv שואפים לקדם יושרה מדעית וקפדנות ניסויית. פלטפורמת המחקר הניתנת להרחבה של Emotiv, EmotivLABS, מחברת בין מדעני מוח קוגניטיביים ברחבי העולם לבין אוכלוסייה גלובלית של משתתפי מחקר וחוקרים. מתוך הכרה בליניאריות המצטברת של מחקר מדעי המוח, אנו מסייעים לחוקרים על ידי אספקת מאגרי נתונים נרחבים, רב-ממדיים ועשירים, המאפשרים לכם להסיק מסקנות משמעותיות ממדגם רחב.
קסדות Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv משרתת קהילה רחבה של משתמשים, מאנשי מקצוע ועד לאנשים פרטיים שפשוט מבקשים ללמוד על המוח שלהם. Emotiv Insight היא קסדת EEG בעלת 5 ערוצים המיועדת לממשק מוח-מחשב (BCI). ה-Insight משלבת עיצוב אלגנטי וקל להגדרה עם טכנולוגיית חיישנים מהפכנית.
Emotiv Epoc X ו-Flex
Emotiv Epoc X היא קסדת EEG בעלת 14 ערוצים ו-Flex היא מערכת EEG בעלת 32 ערוצים. קסדות ה-EPOC, המיועדות למחקר מדעי המוח בכל סביבה, הן אלחוטיות עם טכנולוגיית חיישנים משופרת. שתי הקסדות אושרו על ידי קבוצות מחקר עצמאיות והוכחו כמספקות נתונים באיכות גבוהה ובדרגת מחקר.
השוואה מלאה של היכולות הטכניות של קסדות ה-EEG של Emotiv זמינה באתר האינטרנט של Emotiv.
טכנולוגיית Emotiv
Emotiv עיצבה סט כלים שיתמכו בכל שלב של מחקר מדעי המוח לאורך הדרך.
תוכנת EmotivPRO מאפשרת למשתמשים לעבד, לנתח ולהציג באופן ויזואלי את תוצאות הניסויים. חוקרים יכולים גם לעצב ניסויים ברמה מקצועית שבהם כל משתמש עם קסדת Emotiv יכול להשתתף במידה והוא עומד בתנאי הניסוי.
ערכת פיתוח תוכנה (SDK) עבור Emotiv זמינה גם כן, כך שניתן לבצע אפליקציות מותאמות אישית, אינטראקציות או עיצובי ניסוי תוך כדי תנועה באמצעות הקסדה והסמארטפון בלבד.
ככל שמספר הדיסציפלינות והשווקים המסחריים المאמצים כלי ומתוודולוגיות של מדעי המוח גדל, קסדות ה-EEG בעלות העלות הנמוכה והקלות לשימוש של Emotiv משמשות ב:
מחקר מדעי המוח
בריאות ורווחה (Wellness)
תעשיות רכב
נוירומרקטינג
מחקר צרכנים
חינוך
סביבות בידור
המשך לקרוא